Algotithm Design and Analysis
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Diseño y Análisis de Algoritmos (Edición 2025-2026) es un libro completo, orientado al programa de estudios, diseñado para estudiantes de BSCS, BSIT e Ingeniería de Software, investigadores, desarrolladores de software y programadores competitivos que buscan dominar el diseño de algoritmos, el análisis de la complejidad y las técnicas de optimización.
Esta edición integra preguntas de opción múltiple, cuestionarios y ejercicios prácticos para ayudar a los estudiantes a fortalecer tanto la comprensión teórica como la aplicación práctica. Abarca algoritmos clásicos y avanzados, notaciones asintóticas, recursión, teoría de grafos, programación dinámica, NP-completitud y técnicas de aproximación con ejemplos del mundo real.
Los estudiantes no solo aprenderán a diseñar algoritmos eficientes, sino que también analizarán su corrección, rendimiento y aplicabilidad en diversos problemas computacionales.
📂 Capítulos y Temas
🔹 Capítulo 1: Introducción a los Algoritmos
Definición y Características
Importancia y Aplicaciones
Objetivos de Diseño: Corrección, Eficiencia, Simplicidad
Convenciones de Pseudocódigo
🔹 Capítulo 2: Crecimiento de Funciones y Notaciones Asintóticas
Aspectos Preliminares Matemáticos
Análisis del Mejor, Peor y Promedio de Casos
Notaciones Big-O, Big-Ω, Big-Θ
Comparaciones de Tasas de Crecimiento
🔹 Capítulo 3: Recursión y Relaciones de Recurrencia
Fundamentos de la Recursión
Técnicas de Resolución de Recurrencia
Sustitución, Iteración y Teorema Maestro
🔹 Capítulo 4: Enfoque de Divide y Vencerás
Estrategia y Aplicaciones
Búsqueda Binaria, Ordenamiento por Combinación, Ordenamiento Rápido
Multiplicación de Matrices de Strassen
🔹 Capítulo 5: Ordenamiento y Búsqueda Algoritmos
Ordenamiento básico, avanzado y lineal
Búsqueda binaria y variaciones
🔹 Capítulo 6: Estructuras de datos avanzadas
BST, AVL, árboles rojo-negro, árboles B
Montones, colas de prioridad y hash
🔹 Capítulo 7: Algoritmos voraces
Metodología voraz
MST (de Prim y Kruskal), codificación de Huffman
Problema de selección de actividad
🔹 Capítulo 8: Programación dinámica
Subproblemas superpuestos y subestructura óptima
Casos prácticos: Fibonacci, LCS, Knapsack, OBST
🔹 Capítulo 9: Algoritmos de grafos
Representaciones: Lista/Matriz de adyacencia
BFS, DFS, Ordenamiento topológico, SCC
🔹 Capítulo 10: Algoritmos de la ruta más corta
Dijkstra Algoritmo
Bellman-Ford
Algoritmo de Floyd-Warshall y Johnson
🔹 Capítulo 11: Flujo y emparejamiento de redes
Redes de flujo y Ford-Fulkerson
Emparejamiento bipartito máximo
🔹 Capítulo 12: Conjuntos disjuntos y búsqueda de unión
Unión por rango y compresión de caminos
Aplicaciones en el algoritmo de Kruskal
🔹 Capítulo 13: Cálculos polinómicos y matriciales
Multiplicación de polinomios
Transformada rápida de Fourier (FFT)
Revisión del algoritmo de Strassen
🔹 Capítulo 14: Algoritmos de emparejamiento de cadenas
Naïve, Rabin-Karp, KMP, Boyer-Moore
🔹 Capítulo 15: NP-Completitud
Problemas NP, NP-Duro y NP-Completo
Reducciones y teorema de Cook
Ejemplo Problemas (SAT, 3-SAT, Clique, Vertex Cover)
🔹 Capítulo 16: Algoritmos de Aproximación
Razones de Aproximación
Vertex Cover, TSP, Set Cover
🌟 ¿Por qué elegir este libro/app?
✅ Abarca el programa completo de Diseño y Análisis de Algoritmos.
Incluye preguntas de opción múltiple, cuestionarios y ejercicios prácticos para dominarlo.
✅ Explica a fondo la recursión, la programación dinámica, los algoritmos voraces y de grafos.
✅ Conecta la teoría con la resolución de problemas del mundo real.
✅ Perfecta para la preparación de exámenes, entrevistas de programación y programación competitiva.
✍ Esta app está inspirada en los autores:
Thomas H. Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein, Jon Kleinberg, Éva Tardos.
📥 ¡Descárgala ya!
Domina la eficiencia, la complejidad y la optimización con Diseño y Análisis de Algoritmos (Edición 2025-2026).
Esta edición integra preguntas de opción múltiple, cuestionarios y ejercicios prácticos para ayudar a los estudiantes a fortalecer tanto la comprensión teórica como la aplicación práctica. Abarca algoritmos clásicos y avanzados, notaciones asintóticas, recursión, teoría de grafos, programación dinámica, NP-completitud y técnicas de aproximación con ejemplos del mundo real.
Los estudiantes no solo aprenderán a diseñar algoritmos eficientes, sino que también analizarán su corrección, rendimiento y aplicabilidad en diversos problemas computacionales.
📂 Capítulos y Temas
🔹 Capítulo 1: Introducción a los Algoritmos
Definición y Características
Importancia y Aplicaciones
Objetivos de Diseño: Corrección, Eficiencia, Simplicidad
Convenciones de Pseudocódigo
🔹 Capítulo 2: Crecimiento de Funciones y Notaciones Asintóticas
Aspectos Preliminares Matemáticos
Análisis del Mejor, Peor y Promedio de Casos
Notaciones Big-O, Big-Ω, Big-Θ
Comparaciones de Tasas de Crecimiento
🔹 Capítulo 3: Recursión y Relaciones de Recurrencia
Fundamentos de la Recursión
Técnicas de Resolución de Recurrencia
Sustitución, Iteración y Teorema Maestro
🔹 Capítulo 4: Enfoque de Divide y Vencerás
Estrategia y Aplicaciones
Búsqueda Binaria, Ordenamiento por Combinación, Ordenamiento Rápido
Multiplicación de Matrices de Strassen
🔹 Capítulo 5: Ordenamiento y Búsqueda Algoritmos
Ordenamiento básico, avanzado y lineal
Búsqueda binaria y variaciones
🔹 Capítulo 6: Estructuras de datos avanzadas
BST, AVL, árboles rojo-negro, árboles B
Montones, colas de prioridad y hash
🔹 Capítulo 7: Algoritmos voraces
Metodología voraz
MST (de Prim y Kruskal), codificación de Huffman
Problema de selección de actividad
🔹 Capítulo 8: Programación dinámica
Subproblemas superpuestos y subestructura óptima
Casos prácticos: Fibonacci, LCS, Knapsack, OBST
🔹 Capítulo 9: Algoritmos de grafos
Representaciones: Lista/Matriz de adyacencia
BFS, DFS, Ordenamiento topológico, SCC
🔹 Capítulo 10: Algoritmos de la ruta más corta
Dijkstra Algoritmo
Bellman-Ford
Algoritmo de Floyd-Warshall y Johnson
🔹 Capítulo 11: Flujo y emparejamiento de redes
Redes de flujo y Ford-Fulkerson
Emparejamiento bipartito máximo
🔹 Capítulo 12: Conjuntos disjuntos y búsqueda de unión
Unión por rango y compresión de caminos
Aplicaciones en el algoritmo de Kruskal
🔹 Capítulo 13: Cálculos polinómicos y matriciales
Multiplicación de polinomios
Transformada rápida de Fourier (FFT)
Revisión del algoritmo de Strassen
🔹 Capítulo 14: Algoritmos de emparejamiento de cadenas
Naïve, Rabin-Karp, KMP, Boyer-Moore
🔹 Capítulo 15: NP-Completitud
Problemas NP, NP-Duro y NP-Completo
Reducciones y teorema de Cook
Ejemplo Problemas (SAT, 3-SAT, Clique, Vertex Cover)
🔹 Capítulo 16: Algoritmos de Aproximación
Razones de Aproximación
Vertex Cover, TSP, Set Cover
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Los datos no se pueden eliminar
Novedades
🚀 Initial Launch of Algorithm Design and Analysis
✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus book covering algorithm design, complexity, and analysis
✅ MCQs, quizzes, and practice problems for mastery & exam preparation
🎯 Suitable For:
👩🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & related fields
📘 University & college courses on Algorithms and Data Structures
🏆 Competitive programmers & coding interview preparation
Start mastering algorithms with Algorithm Design and Analysis app! 🚀
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Asistencia de la aplicación
Información del desarrollador
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
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